たくさんの人工知能（AI）ツールがあるため、本当に必要なものを見つけるのは難しいです。 Vertex AI、Googleの独自のAIクラウドベースのプラットフォームを紹介することで、この決定をより簡単にするお手伝いができます。 

最近のAIモデルの急成長と技術の進歩は、多くのビジネスの運営方法を変えています。ただし、問題は、選択肢が多すぎることです。 私たちは助けることができます。 

機械学習（ML）モデルを簡単に構築できるように、GoogleはVertex AIを作成しました。これは、Googleのすべてのクラウドサービスを一つのエンティティにまとめたプラットフォームです。

しかし、本質的にVertex AIとは何ですか？ あなたの関心に値しますか、それとも単なる失敗ですか？ このガイドでその答えを発見し、なぜVertex AIが企業にとって重要であるか、その他の多くのことを探求します。

お楽しみに！

Vertex AIとは何ですか？

Vertex AIはGoogle Cloudによって作成された中央集権型プラットフォームで、MLモデルとAIアプリケーションのトレーニング、スケールにおけるデプロイを目的としています。 さらに、AIアプリケーションで使用するために、大規模な言語モデル（LLM）をカスタマイズできます。

カスタムモデルのトレーニング、AutoML、その他の高度な機能を活用し、生産性とスケーラビリティを大幅に向上させることができます。 

さらに、Vertex AIはGoogleのすべてのクラウドサービスを一つのツールで提供し、データの扱いやモデルのデプロイを助けます。 要するに、Vertex AIはあなたのMLワークフローを効率化し、データセットライフサイクルを簡素化します。 

すべての開発者やMLエンジニアにとって理想的なソリューションで、特に初心者にも優しいのが特徴です。 

しかし、なぜこのツールは企業にとってそんなに重要なのでしょうか？ 

なぜVertex AIは重要なのか？

生成AI市場は常に成長しています。 例えば、Vertex AIにおけるアクティブな生成AIプロジェクトの数は7倍以上増えています。ただし、Vertexが重要である理由は何でしょうか？

さて、何をするのか見てみましょう： 

• 効率的な開発：このAIソリューションは、開発プロセス全体を自動化します。 したがって、経験に関係なく、誰でも高品質なモデルをデプロイできます。 
• より高い速度：モデル開発プロセスを自動化するため、チャットボットのトレーニングとデプロイがより早く行えます。 その結果、AIアプリを作成するのがより簡単で迅速です。 
• 一貫性：AIsは一つのことが得意です：一貫性を維持することです。 同じ品質の出力を得られるだけでなく、エラーを最小限に抑えることができます。
• スケーラビリティ：Vertexを使用すると、小規模なアプリケーションから企業レベルのソリューションまで、あらゆる種類のAIアプリを設計できます。 組織の規模に関係なく、すべてのニーズに対応できます。 

次のセクションでその答えを見つけてください。 

次のセクションで確認しましょう。 

Google Cloud Vertex AIの主な機能は何ですか？

このGoogle CloudプラットフォームがAIモデルのデプロイと構築に優れている理由を理解するために、その機能を見てみましょう： 

• AutoML：この機能は、MLの経験があまりない開発者を対象とし、自分のカスタムMLモデルを作成したいと考えています。 Vertex AI、AutoML Tabular、およびAutoML Imageなど、さまざまなGoogleアプリで機能します。 
• Vertex AIパイプライン：この便利な機能を使えば、MLワークフロー全体を自動化、監視、作成でき、効率を高め、反復作業を回避します。 
• 事前トレーニング済みAPI：Vertex AIでは、ビデオ、翻訳、自然言語処理の統合が簡単です。 その結果、デプロイされるモデルは、エンジニアや開発者が事前の知識を持たなくてもビジネス要件を満たすことになります。 
• データとAIの統合：Vertex AIは、多くのツール、BigQuery ML、Dataproc、Dataflowなどとうまく連携します。 そのため、Vertex AI Workbenchを通じてBigQueryから直接データを構築またはエクスポートできます。 さらに、PyTorchやSensorFlowなどのオープンソースフレームワークとも統合されています。 
• モデルのバージョン管理と監視：バージョンの追跡が面倒ですか？ Vertex AIなら、モデルのバージョンを簡単に追跡できるので、そのようなことは二度とありません。 さらに、Vertex AIは有用な評価指標を通じてパフォーマンスを監視し、問題を事前に特定できます。 

よって、Vertex AIには多くのユーザー機能がありますが、あなたはそれらを何に使いますか？

それは私たちが次のセクションで答えようとする質問です。 

Vertex AIは何に使用されますか？ 

通常、人々は幅広い分野で人工知能ツールを使用しています。最も一般的なのは、顧客サービス（56%）と詐欺管理（51%）です。 ただし、製品推奨、コンテンツ制作など、他にも多くの利用方法があります。 

この論理に従うと、Vertex AIは何か得意ですか？ 確かにそうです。以下はその最も一般的な使用ケースです： 

• 予測精度の向上：Vertex AIを使用してリアルタイム予測の精度を向上させます。このツールは、メタデータを容易にかつ迅速に分析・解釈できます。 
• 効率的な監視：Vertex AIは、モデルのパフォーマンスを発生から最終製品まで監視し、プロセスを効率化し、より良い結果を得ることができます。 
• 共有ML機能： Vertex AI Feature Storeを通じて、必要なML機能を管理および再利用できます。 さらに、深いML知識は必要ありません。 
• 開発プロセスの強化：Vertex AIを使用すれば、MLワークフローを効率化、構成、自動化することが簡単になり、開発プロセスを加速できます。 

ご覧の通り、Vertex AIには多くの利用ケースがあり、ビジネスに最適な追加となります。

使用方法を学ぶ前に、Vertex AIと適切に連携するGoogle Cloudサービスを見てみましょう。 

Vertex AIと連携するGoogle Cloudサービスは何ですか？

Vertex AIは決して単独では機能しません。他のGoogle Cloudサービスと連携し、MLライフサイクルを効率的にし、効率を高めます。 では、Google Cloudサービスとは何ですか？

本質的には、データ分析、クラウドストレージ、ネットワーキング、サーバーレスコンピューティング、ウェブ開発ツールなどのクラウドコンピューティングサービスのツールキットです。 これらのソリューションはすべてVertex AIと連携し、効率的なMLワークフローを作成します。

例えば、Googleのクラウドストレージでは、Vertexが後でモデルをトレーニングするためにアクセスできる生データをすべて保存できます。 BigQueryはVertex AIがスイートトレーニングに使用する大規模データセットを保存するための類似のツールです。 

ご覧の通り、すべてがVertex AIに接続されており、最高のAIソリューションを作成してデプロイするのを助けています。 

最後に議論すべきことは、実際にVertex AIを使用して構築を開始する方法です。 

Vertex AIと機械学習（ML）ワークフローの使い方

MLワークフローを効率化するためにVertex AIを使用することに興味があるのですね。それは素晴らしいことです！ ステップバイステップでどれだけ簡単かをお見せしましょう： 

1. データの準備

まず、データセットを抽出してクリーニングすることから始めます。 

この後、この作業を行ったら、探索的データ分析（EDA）を実施する必要があります。これはデータセットの主な特徴を要約する技術です。 なぜですか？ MLモデルが期待するデータを理解するためです。 Vertex AI Workbenchを使用してデータを可視化し、アクセスします。 

次は何でしょうか？ データ変換と特徴エンジニアリングをモデルに適用し、データをトレーニング、検証、テストセットに分けます。 

2. モデルのトレーニング

楽しい部分がやってきました。 データサイエンティスト、開発者、その他の人々がビジネスニーズに合わせてトレーニング方法を選択できるのです。 さまざまな方法でMLモデルをトレーニングできます： 

• AutoML概要を使用：これは、コードを書かずにモデルをトレーニングする方法です。 画像、テキスト、表形式データをサポートしています。
• お気に入りのMLフレームワークを使用：自分でコードを書いてモデルをトレーニングすることを意味します。
• Vertex AI Experimentsを使用：これは、さまざまなML手法を使用してモデルをテストし、どの手法が最も効果的であるかを確認します。 
• Vertex AI Vizierまたはカスタムチューニングジョブを使用：これは、複雑なカスタムMLモデルをトレーニングするためにハイパーパラメーターのチューニングに焦点を当てます。 

3. モデルの評価と反復

第三のステップは、モデルのパフォーマンスを評価し、結果に基づいて調整を行うことです。 これにより、モデルをデプロイする前に問題を積極的に発見して解決できます。

精度や再現率などの指標を通じて、モデルのパフォーマンスを比較・測定し、最も効果的なモデルを確認できます。 

4. モデルの提供

モデルのパフォーマンスを慎重に評価して承認した後、デプロイする時がきました。 

再び、さまざまな方法があります： 

• 事前構築されたコンテナまたはカスタムコンテナの使用 
• BigQuery MLの使用
• TensorFlowランタイムの使用 
• Vertex AI Feature Storeを使用  
• Vertex Explainable AIの使用 

5. モデルの監視

まだ終わっていません。常に改善の余地があります。 モデルデプロイプロセスの最終ステップは、パフォーマンスを監視することです。 Vertex AI Model Monitoringを使用すれば、モデルを監視し、データがトレーニングから大きく外れた場合はパフォーマンスを改善できます。 さらに、Vertex AIには警告と通知があり、何か問題が起きたときに知らせてくれるので、モデルを再トレーニングして標準を維持できます。 

この迅速で簡単なチュートリアルで、Vertex AIを試す準備が整いました。

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Vertex AIを使用すれば、MLワークフローを管理し、それらの効率性、精度、一貫性を確保するのが簡単です。 「Vertex AIとは何か？」という質問の答えを知った今、ビジネスプロセスを合理化する一歩を踏み出しました。

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